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발행일 : 03/10/2025

수익 행렬 및 결정 행렬 보고서의 예

이 예에서는 파티션 플랫폼의 "결정 행렬" 보고서를 사용하여 수익 행렬의 비용과 관련하여 분류 비율을 평가합니다. 간암 환자 연구에 대한 수익 행렬이 정의됩니다. 다양한 측정값 및 표식을 기반으로 각 환자의 질병 심각도(높음 또는 낮음)에 따라 환자를 분류하려고 합니다. 환자를 분류할 때 심각도가 높은 환자를 낮은 그룹으로 분류하거나 심각도가 낮은 환자를 높은 그룹으로 분류하는 두 가지 오류가 발생할 수 있습니다. 임상적으로 심각도가 높은 환자를 낮은 환자로 오분류하면 해당 환자가 자신에게 필요한 공격적 치료를 받지 못할 수 있으므로 비용이 많이 발생합니다. 심각도가 낮은 환자를 심각도가 높은 그룹으로 분류하는 오류는 비용이 더 적게 듭니다. 해당 환자는 필요 이상으로 더 공격적인 치료를 받을 수 있지만 이것은 큰 문제가 아닙니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Liver Cancer.jmp를 엽니다.

2. 분석 > 예측 모델링 > 파티션을 선택합니다.

3. Severity를 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.

4. BMI ~ Jaundice를 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.

5. 설치된 JMP 유형에 따라 검증 절차를 선택합니다.

JMP Pro의 경우 Validation을 선택하고 검증을 클릭합니다.

JMP의 경우 검증 비율에 "0.3"을 입력합니다.

참고: 검증 행의 랜덤 선택으로 인해 검증 비율을 사용한 결과는 여기에 표시된 것과 다를 수 있습니다.

그림 4.17 검증 데이터 비율 = 0.3인 완료된 시작 창 

Completed Launch Window with Validation Portion = 0.3

6. 확인을 클릭합니다.

7. Shift 키를 누른 채 분할을 클릭합니다.

8. 분할 수에 "10"을 입력하고 확인을 클릭합니다.

그림 아래의 패널에서 "분할 수"가 10인지 확인합니다.

9. "Severity에 대한 분할" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 수익 행렬 지정을 선택합니다.

10. 항목을 다음 값으로 변경합니다.

High, High 상자에 1 입력

High, Low 상자에 -5 입력

Low, High 상자에 -3 입력

Low, Low 상자에 1 입력

그림 4.18 완료된 수익 행렬 

Completed Profit Matrix

팁: 이후 분석에 사용할 수 있도록 이 수익 행렬을 열 특성으로 저장할 수 있습니다. 수익 행렬 창 맨 아래의 "열에 특성으로 저장" 체크박스를 선택합니다.

다음 사항에 유의하십시오.

1 값은 각각 올바른 결정을 내릴 때 수익을 반영합니다.

-3 값은 심각도가 낮은 환자(Low)를 심각도가 높은 환자(High)로 분류할 경우 손실이 올바른 결정의 수익보다 3배 많음을 나타냅니다.

-5 값은 심각도가 높은 환자(High)를 심각도가 낮은 환자(Low)로 분류할 경우 손실이 올바른 결정의 수익보다 5배 많음을 나타냅니다.

11. 확인을 클릭합니다.

12. "Severity에 대한 분할" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 적합 상세 정보 표시를 선택합니다.

그림 4.19 혼동 행렬 및 결정 행렬 보고서 

Confusion Matrix and Decision Matrix Reports

"혼동 행렬" 보고서와 "결정 행렬" 보고서는 "적합 상세 정보" 보고서의 "측도" 목록을 따릅니다. "혼동 행렬" 보고서와 "결정 행렬" 보고서의 혼동 행렬은 개수가 다르게 나타납니다. 이것은 수익 행렬의 가중치가 가중치 없이 예측된 확률과 다른 결정을 내리기 때문입니다.

13. "Severity에 대한 분할" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 열 저장 > 예측 계산식 저장을 선택합니다.

8개의 열이 데이터 테이블에 추가됩니다.

팁: 데이터 테이블로 빨리 돌아가려면 보고서 창 오른쪽 아래의 "연결된 데이터 보기" 아이콘 Image shown here(Windows)또는 도구 모음 메뉴의 "데이터 테이블 표시" 아이콘(macOS)을 클릭하십시오.

처음 세 열은 예측 확률만 포함합니다. 혼동 행렬 수는 예측 확률이 가장 높은 수준으로 환자를 분류하는 최대 확률 분류 Severity 열을 기반으로 합니다. 이러한 확률은 확률(Severity == High)확률(Severity == Low) 열에 제공됩니다.

마지막 5개 열은 수익 행렬 가중치를 포함합니다. Severity에 대한 수익성이 가장 높은 예측 열에는 수익 행렬을 기반으로 한 결정이 포함됩니다. 환자의 결정은 수익성이 가장 높은 수준입니다. 이익은 High에 대한 수익Low에 대한 수익 열에 제공됩니다.

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